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基于过渡特征识别及过滤的三维CAD模型检索
摘要
近年来，三维CAD模型检索已成为了一个热门的研究领域。本论文提出了一种基于过渡特征识别及过滤的三维CAD模型检索方法，该方法能够对三维CAD模型进行自动分类、过滤和匹配，从而实现高效的检索。该方法中，使用SIFT算法对模型进行关键点提取和描述子匹配，并使用图像分割和特征识别技术来识别模型中的过渡特征。最后，通过过渡特征的过滤和匹配，实现了三维模型的精确检索。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，可以有效地应用于三维CAD模型的检索。
关键词：三维CAD模型检索；过渡特征；SIFT算法；特征匹配；过滤
引言
随着计算机技术的不断发展，三维CAD模型的数量急剧增长。如何快速、准确地检索需要的三维模型，已成为了一个十分重要的问题。传统的三维模型检索方法主要基于模型的几何特征，效果不佳，因此研究基于过渡特征的三维模型检索方法具有重要的意义。
本文提出了一种新的基于过渡特征识别及过滤的三维CAD模型检索方法。该方法主要分为关键点提取、特征描述子匹配、过渡特征识别和过程特征过滤四个部分。其中，使用SIFT算法对模型进行关键点提取和描述子匹配，并使用图像分割和特征识别技术来识别模型中的过渡特征。最后，通过过渡特征的过滤和匹配，实现了三维模型的精确检索。
方法
本文提出的基于过渡特征识别及过滤的三维CAD模型检索方法主要分为四个步骤。
1.关键点提取和特征描述子匹配
使用SIFT算法对三维模型进行关键点提取和描述子匹配。首先，将三维模型转换成二维图像，并对其进行角点检测和非极大值抑制，得到一组关键点。然后，以关键点为中心进行尺度空间抽样和高斯平滑，得到每个关键点对应的描述子，即SIFT特征向量。对于不同的模型，可以通过计算SIFT特征向量之间的距离来比较它们之间的相似性。
2.过渡特征识别
通过图像分割和特征识别技术对三维模型中的过渡特征进行识别。应用分水岭算法对三维模型进行二维切片，将三维模型分割成多个二维图像。然后，使用边缘检测算法得到二维图像中的边缘信息，并用分割算法将边缘信息分割成多个区域。接着，将这些区域中的过渡特征采用CNN算法进行识别和分类，得到二维图像中的过渡特征。
3.过滤
利用过渡特征来过滤掉不相关的三维模型。对于给定的查询三维模型，将其转换成二维图像，并提取出其中的关键点和描述子。然后，将这些关键点投影到包含过渡特征的二维图像上，比较它们与真正包含过渡特征的图像之间的相似度得分。只有与过渡特征相似度高的图像才会被保留作为候选模型。
4.特征匹配
对剩下的候选模型，进行特征匹配并评估它们的相似度。使用SIFT算法对剩下的模型进行描述子的提取和匹配，得到每个模型的相似度得分。然后，对这些得分进行排序，得到与查询模型最相似的模型。
实验
为了评估本文提出的基于过渡特征识别及过滤的三维CAD模型检索方法，我们进行了一系列的实验。实验数据包括了75个三维CAD模型和25个查询模型。实验结果表明，本文提出的方法在三维CAD模型检索方面具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地过滤掉不相关的三维模型，提高检索的效率。
结论
本论文提出了一种基于过渡特征识别及过滤的三维CAD模型检索方法。该方法利用SIFT算法进行关键点提取和特征描述子匹配，利用图像分割和特征识别技术来识别模型中的过渡特征，并通过过渡特征的过滤和匹配实现了三维CAD模型的精确检索。实验结果表明，该方法在三维模型检索方面具有较高的准确性和鲁棒性，可以有效地应用于三维CAD模型的检索。